| Kodu |
Dersin Adı |
Yarıyıl |
Süresi(T+U) |
Kredisi |
AKTS Kredisi |
| DDP203 |
BÜYÜK VERİ SİSTEMLERİ |
3 |
3 |
3 |
4 |
DERS BİLGİLERİ |
| Dersin Öğretim Dili : |
Türkçe |
| Dersin Düzeyi |
ÖNLİSANS, TYY: + 5.Düzey, EQF-LLL: 5.Düzey, QF-EHEA: Kısa Düzey |
| Dersin Türü |
Zorunlu |
| Dersin Veriliş Şekli |
- |
| Dersin Koordinatörü |
Öğr.Gör. FATİH ÇOLAK |
| Dersi Veren Öğretim Üyesi/Öğretim Görevlisi |
|
| Ders Ön Koşulu |
Yok |
AMAÇ VE İÇERİK |
| Amaç: |
Büyük Veri Kavramının ve Mimarisinin Öğretilmesi: Büyük verinin tanımı, karakteristik özellikleri (Hacim, Hız, Çeşitlilik vb.) ve geleneksel veri tabanlarından farkları ile temel mimari yapılarının öğretilmesi.
Dağıtık Depolama ve İşleme Teknolojilerinin Öğretilmesi: Büyük ölçekli verilerin saklanması ve işlenmesi için kullanılan Hadoop, HDFS, MapReduce ve Apache Spark gibi dağıtık sistemlerin çalışma prensiplerinin öğretilmesi.
Büyük Veri Analitiği ve Ekosistem Araçlarının Öğretilmesi: Büyük veri ekosistemindeki güncel araçların, NoSQL veri tabanlarının ve akış (streaming) veri işleme yöntemlerinin gerçek dünya senaryolarına yönelik uygulamalarla öğretilmesi. |
| İçerik: |
Büyük veri kavramının, tarihsel gelişiminin ve 5V (Volume, Velocity, Variety, Veracity, Value) bileşenlerinin öğretilmesi
Geleneksel veri tabanları ile büyük veri sistemleri arasındaki mimari farkların öğretilmesi
Dağıtık dosya sistemlerinin (HDFS) ve veri depolama mantığının öğretilmesi
MapReduce programlama modelinin ve paralel veri işleme mekanizmasının öğretilmesi
Apache Spark mimarisinin, bellek içi (in-memory) veri işleme yöntemlerinin öğretilmesi
İlişkisel olmayan (NoSQL) veri tabanı türlerinin (Doküman, Anahtar-Değer, Grafik vb.) öğretilmesi
Sütun tabanlı veri tabanı sistemlerinin ve büyük veri depolama optimizasyonunun öğretilmesi
Büyük veri ekosisteminde veri transferi ve entegrasyon araçlarının öğretilmesi
Gerçek zamanlı (Real-time) veri akış süreçlerinin ve akış işleme (Streaming) teknolojilerinin öğretilmesi
Büyük veri sistemlerinde veri madenciliği ve temel makine öğrenmesi uygulamalarının öğretilmesi
Bulut bilişim platformlarında büyük veri servislerinin ve mimarilerinin öğretilmesi
Büyük veri sistemlerinde veri güvenliği, gizliliği ve yönetişim (governance) standartlarının öğretilmesi
Büyük verinin görselleştirilmesi ve analitik raporlama tekniklerinin öğretilmesi
Farklı sektörlerdeki (Finans, Sağlık, E-ticaret vb.) büyük veri başarı hikayelerinin ve uygulama örneklerinin öğretilmesi |
DERSİN ÖĞRENME ÇIKTILARI (Öğrenciler, bu dersi başarı ile tamamladıklarında aşağıda belirtilen bilgi, beceri ve/veya yetkinlikleri gösterirler.) |
HAFTALIK DERS KONULARI VE ÖNGÖRÜLEN HAZIRLIK ÇALIŞMALARI |
| Hafta |
Ön Hazırlık |
Konular |
Yöntem |
ÖLÇME VE DEĞERLENDİRME |
| Yarıyıl İçi Yapılan Çalışmaların Ölçme ve Değerlendirmesi |
Etkinlik Sayısı |
Katkı Yüzdesi |
Açıklama |
Sınav Yapılma Şekli |
| (0) Etkisiz |
(1) En Düşük |
(2) Düşük |
(3) Orta |
(4) İyi |
(5) Çok İyi |
| 0 |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
DERSİN PROGRAM ÖĞRENME ÇIKTILARINA KATKISI
DERSİN İŞ YÜKÜ VE AKTS KREDİSİ |
| Öğrenme-Öğretme Etkinlikleri İş Yükü |
| Öğrenme-Öğretme Etkinlikleri |
Etkinlik(hafta sayısı) |
Süresi(saat sayısı) |
Toplam İş Yükü |
| Ders |
0 |
0 |
0 |
| Derse Ön Hazırlık ve Ders Sonrası Pekiştirme |
0 |
0 |
0 |
| Arazi Çalışması |
0 |
0 |
0 |
| Grup Çalışması / Ödevi |
0 |
0 |
0 |
| Laboratuvar |
0 |
0 |
0 |
| Okuma |
0 |
0 |
0 |
| Ödev |
0 |
0 |
0 |
| Proje Hazırlama |
0 |
0 |
0 |
| Seminer |
0 |
0 |
0 |
| Staj |
0 |
0 |
0 |
| Teknik Gezi |
0 |
0 |
0 |
| Web Tab. Öğrenme |
0 |
0 |
0 |
| Uygulama |
0 |
0 |
0 |
| Yerinde Uygulama |
0 |
0 |
0 |
| Mesleki Faaliyet |
0 |
0 |
0 |
| Sosyal Faaliyet |
0 |
0 |
0 |
| Tez Hazırlama |
0 |
0 |
0 |
| Alan Çalışması |
0 |
0 |
0 |
| Rapor Yazma |
0 |
0 |
0 |
| Final Sınavı |
0 |
0 |
0 |
| Final Sınavı Hazırlığı |
0 |
0 |
0 |
| Ara Sınav |
0 |
0 |
0 |
| Ara Sınav Hazırlığı |
0 |
0 |
0 |
| Kısa Sınav |
0 |
0 |
0 |
| Kısa Sınav Hazırlığı |
0 |
0 |
0 |
| TOPLAM |
0 |
0 |
0 |
|
Genel Toplam |
0 |
|
|
Toplam İş Yükü / 25.5 |
0 |
|
|
Dersin AKTS(ECTS) Kredisi |
0,0 |
|